Los 3 tipos de categorías SaaS en la era la IA
¿Has oído alguna vez esto?: “Creo que vamos a congelar todas las nuevas compras de software hasta ver qué pasa con la IA”. Esta frase resume bastante bien el estado mental de muchos CFOs y CIOs en este momento.
El SaaS (*) es algo que creció con una lógica muy sencilla y casi automática: había un problema, aparecía una herramienta, se compraba una licencia, se integraba (más o menos a medias) y se justificaba con productividad, reporting, colaboración o eficiencia. El resultado, en muchas empresas, era una colección de plataformas parcialmente solapadas, con usuarios infrautilizados, datos dispersos y una factura recurrente que nadie quería mirar demasiado de cerca. Pero entonces llegó la IA generativa y alguien se hizo la siguiente pregunta: ¿cuántas de todas estas herramientas siguen siendo imprescindibles si un modelo generalista puede hacer el 70% del trabajo? La respuesta no es ni cómoda, ni uniforme… y este es el problema, ya que el error sería tratar todo el universo SaaS como una categoría única. No es lo mismo una herramienta de dashboards que una base de datos, como tampoco es lo mismo una plataforma de brainstorming que un sistema de registro financiero, o tampoco es lo mismo una App creativa que una capa de ciberseguridad. Meterlo todo bajo el mismo saco, el mismo riesgo y la misma narrativa de “la IA lo reemplaza” es un análisis muy vago y a la vez bastante peligroso, sobre todo si estás decidiendo inversión, renovación o estrategia de producto.
En este artículo analizamos este tema y lo categorizamos en “3 tipos de categorías de SaaS en la era la IA”: los SaaS impactados, los SaaS evolutivos y los SaaS beneficiados.
Los SaaS impactados por la IA
La primera categoría más expuesta es la del SaaS cuyo valor principal está en el output: analizar, escribir, diseñar, sintetizar, estructurar o idear. Es decir, herramientas que durante años nos ayudaron a los humanos a pensar o crear, pero que ahora se enfrentan a modelos capaces de producir respuestas, imágenes, resúmenes, planes, borradores o análisis directamente desde un prompt. Aquí entran muchas soluciones analíticas, creativas o de pensamiento colaborativo. No significa que todas vayan a desaparecer, pero sí que su pricing, su propuesta de valor y su diferenciación quedan bajo presión. El ejemplo más obvio está en analítica: si un usuario puede preguntar “qué está pasando con las ventas por región”, “qué campaña está generando más margen” o “qué cohortes están cayendo” y recibir una respuesta accionable, el dashboard deja de ser destino y pasa a ser materia prima. El valor se desplaza desde visualizar datos hacia interpretar, recomendar y actuar. Una herramienta que solo organiza gráficos tiene un problema, una que conecta datos fiables, gobierno, contexto de negocio y decisión automática tiene otro futuro. Algo similar ocurre con parte del software creativo. Durante años, una interfaz potente era una barrera de entrada y saber usar la herramienta era casi parte del valor profesional. La IA debilita esa barrera porque convierte intención en output. Pero aquí conviene no caer en simplificaciones: Adobe o Figma no son necesariamente “víctimas” automáticas de la IA: tienen distribución, comunidad, formatos de trabajo, integración en procesos empresariales y activos acumulados. La cuestión no es si un prompt puede generar una imagen o una interfaz, sino si la herramienta sigue siendo el lugar donde equipos, marcas y procesos productivos colaboran, versionan, aprueban y escalan.
Los SaaS evolutivos, gracias a la IA
La segunda categoría es la del SaaS que no desaparece, pero debe reconstruirse. Aquí están los sistemas de registro, workflow, productividad y colaboración. Salesforce, SAP, Workday, ServiceNow, Slack, Microsoft Teams, Google Docs o Notion viven en esa zona intermedia ya que no son fáciles de reemplazar porque almacenan procesos, permisos, historial, relaciones, datos y lógica operativa, pero tampoco pueden seguir vendiéndose como si la interfaz fuera intocable. En estos sistemas, la IA convierte la UI en algo opcional; el usuario no necesariamente querrá abrir diez menús para actualizar un registro, mover una oportunidad, crear una tarea o consolidar información. Querrá pedirlo… o mejor aún, querrá que un agente lo haga dentro de límites definidos. Esot cambia el centro de gravedad del producto y su valor ya no está solo en ser el lugar donde se guarda la información, sino en convertirse en una capa de ejecución, orquestación y control. Aquí aparece una cuestión especialmente relevante para agencias, anunciantes y equipos de marketing ya que muchas empresas tienen stacks llenos de herramientas que mueven información entre sistemas, pero no codifican verdadera lógica de negocio, esas son las que están en riesgo. En cambio, los sistemas que contienen reglas críticas, datos históricos, workflows complejos, excepciones, aprobaciones y governance son más resistentes y no porque la IA no pueda interactuar con ellos, sino porque la IA necesita apoyarse en ellos para operar con seguridad.
Los SaaS beneficiados por la IA
La tercera categoría es la más interesante; son los beneficiarios: infraestructuras cloud, compute, datos, bases de datos, identidad, seguridad, observabilidad, gobierno e infraestructura de agentes. Cuanta más IA se despliega, más demanda hay de cómputo, almacenamiento, pipelines, permisos, trazabilidad, protección, auditoría y control. En otras palabras, la IA comprime parte del software de output, obliga a reconstruir el software de workflow y aumenta la dependencia de las capas que permiten que todo funcione. Este es el punto que muchos compradores están empezando a entender. El problema no es “comprar menos SaaS”, es saber qué capa se está comprando. Si una empresa compra una herramienta que compite directamente con capacidades generales de ChatGPT, Claude o Gemini, debe exigir una justificación mucho más dura. Si compra un sistema que ordena datos críticos o workflows internos, debe evaluar si ese proveedor está evolucionando hacia una arquitectura nativa en IA. Y si compra infraestructura, seguridad o gobierno, probablemente esté comprando una póliza contra el caos que ella misma está a punto de introducir.
La frase “donde el coste de equivocarse es más alto, ahí vive el valor” ayuda a ordenar el mapa. Un error en una pieza de brainstorming puede ser molesto, un error en una campaña publicitaria puede costar presupuesto y un error en compliance, identidad, datos financieros, privacidad o ciberseguridad puede costar muchísimo más. Por eso los casos de uso de bajo riesgo escalan rápido, pero los de alto riesgo demandan precisión, control y confianza y ahí es donde el SaaS defensible tendrá margen.
Esto tiene una implicación directa para el ecosistema publicitario. Muchas herramientas de marketing que vivían de reporting, segmentación superficial, recomendación táctica o generación de copies básicos van a tener que demostrar mucho más valor. No bastará con decir que ahora tienen IA, todas la tendrán, pero la diferencia estará en si poseen datos propios, feedback loops reales, integración profunda en workflows, capacidad de medición y una capa de gobierno que permita confiar en sus outputs. El mercado no pagará una prima por “AI-powered” sino por reducir riesgo, aumentar velocidad y mejorar resultados de forma verificable. Todo esto también obliga a revisar cómo se compran las distintas soluciones. El checklist tradicional de funcionalidades se queda corto y ya no solo queremos saber qué hace la herramienta, sino qué parte del negocio controla, qué datos aprende, qué decisiones puede automatizar, qué ocurre cuando falla, cómo se audita y si puede convivir con agentes internos. Un CFO que congela el gasto en SaaS no siempre está paralizado, a veces está esperando a distinguir entre software que será comprimido por la IA y software que se volverá más valioso precisamente porque la IA existe.La paradoja es que el SaaS no desaparecerá, se volverá más exigente. Los proveedores que vendían una capa bonita encima de una tarea poco diferenciada lo van a pasar mal, los que controlan datos, procesos críticos, seguridad, gobernanza o ejecución en producción tendrán más margen para defenderse, y los que están en medio tendrán que decidir rápido si son interfaz, sistema o infraestructura.
Desde siempre muchas empresas compraron software para parecer más modernas pero ahora tienen que saber si esa herramienta que compraron sigue creando valor cuando un agente puede hacer parte del trabajo. Quien no tenga una respuesta clara descubrirá que la IA no le ha destruido el mercado, solo ha hecho visible que quizá nunca tuvo tanto valor como decía.
(*) El SaaS (Software as a Service o Software como Servicio) es un modelo de distribución donde el proveedor aloja aplicaciones y programas en la nube para que los usuarios accedan a ellos a través de internet, normalmente mediante un navegador web, pagando una suscripción periódica en lugar de comprar una licencia.
Puntos clave:
No todo el SaaS está igualmente amenazado por la IA: el riesgo depende de si el producto entrega output, workflow o infraestructura.
Las herramientas más expuestas son aquellas cuyo valor principal era pensar, analizar, crear o estructurar trabajo que ahora puede hacer un modelo generalista.
El verdadero valor defensible estará en datos propios, workflows críticos, seguridad, gobernanza, infraestructura y capacidad de producción fiable en entornos donde equivocarse sale caro.
Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.
